Camacho Ruiz, M. A., Mota Macías, S. E., Romero Soto, I. C. y Briseño Aguilar, F. (coords.) (2025). Avances de la ciencia y la tecnología para el desarrollo sostenible. Tomo V. Comunicación Científica, México. http://doi.org.1052501/cc.348
Salcedo Moncada, Bryan Fernando. "Estrategias para la reducción del impacto ambiental: Caso ruteo de vehículos". Avances de la ciencia y la tecnología para el desarrollo sostenible: Tomo V, editado por María de los Ángeles Camacho Ruiz, et al., Comunicación Científica, 2025, pp. 35-49.
Salcedo Moncada, Bryan Fernando. "Estrategias para la reducción del impacto ambiental: Caso ruteo de vehículos". En Avances de la ciencia y la tecnología para el desarrollo sostenible: Tomo V, editado por María de los Ángeles Camacho Ruiz, et al., 35-49. México: Comunicación Científica, 2025.
El sector transporte es responsable del 79 % de las emisiones mundiales de CO2 del total de gases contaminantes de la atmósfera. Tomando en cuenta esta preocupación mundial, este proyecto aborda una extensión de Flota Heterogénea del problema de contaminación de ruteo de vehículos (PRP). El problema consiste en el enrutamiento de una flota fija de vehículos de diferentes capacidades, para entregar la mercancía requerida por un conjunto de clientes. De tal forma, se busca reducir los costos asociados al transporte y la emisión de gases contaminantes como el dióxido de carbono (CO2), el dióxido de nitrógeno (NO2) y el monóxido de carbono (CO), dadas las afectaciones en la salud humana. A pesar del aumento en las investigaciones acerca del PRP en los últimos años, no todas contemplan la extensión de flota heterogénea, velocidad discretizada, capacidad de los vehículos, ventanas de tiempo e inclinación de las rutas de esta investigación. Además, se propone una metodología de solución novedosa mediante una metaheurística de búsqueda tabú. Finalmente se puede evidenciar cómo se logra la reducción de los costos logísticos, la disminución de emisiones de efecto invernadero y el uso de vehículos favoreciendo la congestión vehicular de las carreteras. Se obtienen estos resultados computacionales en 150 segundos en casos de prueba de tamaño considerable; 50 clientes. Confirmando así la eficiencia y eficacia del algoritmo.